ڈیٹا اکٹھا کرنا ہمیشہ سے بڑھتی ہوئی کمپنیوں کے لیے پریشانی کا باعث رہا ہے۔ بدقسمتی سے، چھوٹے سے درمیانے درجے کے کاروبار ڈیٹا اکٹھا کرنے کی حکمت عملیوں اور تکنیکوں کے ساتھ جدوجہد کرتے ہیں۔ فنڈنگ تک رسائی کے ساتھ بڑی کمپنیوں اور اسٹارٹ اپس کو وینڈرز سے ڈیٹا سیٹ حاصل کرنے یا بہترین معیار اور آؤٹ پٹ کے لیے عمل کو آؤٹ سورس کرنے کا فائدہ ہوتا ہے۔ تاجروں کے لیے جو اب بھی مارکیٹ میں اپنی پوزیشن مستحکم کر رہے ہیں، جدوجہد حقیقی ہے۔
اس سے پہلے کہ آپ کا AI سسٹم بے عیب نتائج پر کارروائی کر سکے، اسے تربیتی مقاصد کے لیے ہزاروں ڈیٹا سیٹس پر کارروائی کرنی پڑتی ہے۔ سیاق و سباق اور متعلقہ ڈیٹاسیٹس پر بار بار تربیت کے ساتھ ہی ایک نظام بہتر ہوتا ہے۔ وہ کاروبار جو بڑی مقدار میں صحیح ڈیٹا سیٹس حاصل کرنے میں ناکام رہتے ہیں اکثر ایسے غیر موثر نظاموں کی راہ ہموار کرتے ہیں جو متعصب یا متعصب نتائج فراہم کرتے ہیں۔
تاہم، ڈیٹا اکٹھا کرنا اتنا آسان نہیں ہے۔ ہماری پچھلی پوسٹس میں سے ایک میں، ہم نے مفت وسائل کے استعمال کے فوائد اور نقصانات کو دریافت کیا تھا۔ ہم نے اس بات کا خاکہ پیش کیا کہ ان ذرائع کو کب استعمال کرنا مناسب ہے لیکن مفت ڈیٹا سیٹس کو استعمال کرنے سے پہلے اپنے اندرونی ڈیٹا کا جائزہ لینے کی انتہائی سفارش کرتے ہیں۔ اس پوسٹ میں، ہم اندرون ملک ڈیٹا استعمال کرنے کے اخراجات کی مزید وضاحت کریں گے۔
اندرون خانہ ڈیٹا کیا ہے؟
اندرون ملک ڈیٹا سے مراد وہ تجزیات ہیں جو آپ اپنے کاروبار کے ذریعے اندرونی طور پر تیار کرتے ہیں۔ اندرونی یا اندرون خانہ ڈیٹا آپ کے CRM، آپ کی ویب سائٹ کے ہیٹ میپ ڈیٹا، Google کے تجزیات، اشتہاری مہمات، یا آپ کی کمپنی اور اس کے آپریشنز کے اندر سے حاصل کردہ کوئی اور ضروری ذریعہ ہو سکتا ہے۔
اندرون خانہ ڈیٹا ذرائع کے فوائد اور نقصانات کیا ہیں؟
پیشہ
اندرون ملک ڈیٹا کا سب سے اہم فائدہ یہ ہے کہ یہ مفت ہے۔ اندرونی طور پر تیار کردہ ڈیٹا آپ کے فراہم کردہ مخصوص پروڈکٹ یا سروس سے بھی متعلقہ ہے۔ اندرون ملک ڈیٹا حاصل کرنے کے دیگر فوائد میں شامل ہیں:
- آپ کے پاس ڈیٹا جنریشن کے لیے پہلے سے ہی پائپ لائنز اور ورک فلو موجود ہیں، اور یہ ریئل ٹائم خود مختار طور پر ہوتا ہے۔ ڈیٹا بنانے کے مرحلے میں کوئی دستی مداخلت یا کوششیں شامل نہیں ہیں۔
- اندرون خانہ ڈیٹا معلومات کا سب سے زیادہ مناسب ذریعہ ہے اگر آپ کا کاروبار منفرد ہے، پہلے کسی جغرافیائی علاقے میں مارکیٹ کرنے کے لیے، یا انتہائی جگہ ہے، اور پہلے سے دستیاب ڈیٹا سیٹس دستیاب نہیں ہیں۔
- آپ کے داخلی ذرائع آپ کو انتہائی سیاق و سباق، قابل اعتماد، اور تازہ ترین ڈیٹا پیش کرتے ہیں، جسے آپ اپنی ضروریات اور ترجیحات کی بنیاد پر اپنی مرضی کے مطابق بنا سکتے ہیں۔
کنس
اگرچہ اندرونی ذرائع مثالی معلوم ہوتے ہیں، لیکن انہیں اپنے AI ماڈلز پر لاگو کرنا پیچیدہ ہے۔ ڈیٹا اکٹھا کرنے کا عمل آسان ہے لیکن تیاری بہت زیادہ پیچیدہ اور وقت طلب ہے۔ خام ڈیٹا کا تقاضا ہے کہ آپ اور آپ کی ٹیم کو ان گنت گھنٹے دستی کام کی تشریح، ٹیگنگ، اور اسے تبدیل کرنے AI تربیت کا ڈیٹا.
آپ کو متعدد ٹیموں کے ساتھ تعاون کرنا پڑے گا - جہاں کہیں بھی ڈیٹا کے ذرائع بکھرے ہوئے ہیں - اور انہیں ڈیٹا اکٹھا کرنے کے ایک منظم عمل کے لیے اکٹھا کرنا ہوگا۔ ایک بار جمع اور مرتب ہونے کے بعد، دستی کام دوبارہ شروع ہو جاتا ہے۔ اگر آپ کے پاس مارکیٹ کے لیے محدود وقت ہے تو اس سے پیچیدگی مزید بڑھ جاتی ہے۔
اندرون خانہ ڈیٹا اکٹھا کرنے کی لاگت کتنی ہے؟
اس معاملے میں داخلی ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تیار کرنے کے اخراجات کے متعدد معنی ہو سکتے ہیں۔ یہاں ہم صرف ٹھوس سرمایہ کاری اور اعداد و شمار کو اکٹھا کرنے اور تشریح کرنے میں جو وقت اور محنت لگاتے ہیں اس کا حوالہ دے رہے ہیں۔
جہاں تک مالیاتی لین دین کا تعلق ہے، آپ کے دو بڑے اخراجات ہیں:
- آپ کے اندرون خانہ AI ماہرین، ڈیٹا سائنسدانوں، تشریح کنندگان، اور QA ساتھیوں کے لیے تنخواہیں۔
- ایک وقف کے استعمال اور برقرار رکھنے میں شامل اخراجات ڈیٹا تشریح پلیٹ فارم.
کسی بھی وقت، اندرون ملک ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کی کل لاگت یہ ہے:
لاگت آئی = اینوٹیٹرز کی تعداد* لاگت فی اینوٹیٹر + پلیٹ فارم کی قیمت
اس میں متعدد پوشیدہ اخراجات بھی شامل ہیں۔ آئیے ان کو انفرادی طور پر دیکھتے ہیں۔
گھر کے اندر ڈیٹا اکٹھا کرنے سے وابستہ پوشیدہ اخراجات
مینجمنٹ اخراجات
ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تشریح میں پورے آپریشن اور عمل کے انتظام سے وابستہ اہم اخراجات ہیں۔ یہ اے آئی کو اپنانے کا ایک لازمی ونگ ہے جس کی مالی اعانت اور مسلسل نگرانی کی ضرورت ہے۔ داخلی ڈیٹا کو کامیابی کے ساتھ جمع کرنے اور تیار کرنے کے لیے، ایک درجہ بندی ہونی چاہیے جس میں ایسوسی ایٹس، کوالٹی ایگزیکٹوز، اور مینیجرز شامل ہوں جو سینئر مینجمنٹ کو رپورٹ کرتے ہیں۔
ڈیٹا درستگی اصلاحی اخراجات
CRM یا کسی دوسرے ذریعہ سے براہ راست ڈیٹا اب بھی خام ہے اور اسے ڈیٹا کی صفائی اور تشریح کی ضرورت ہوتی ہے۔ آپ کی اندرون خانہ ٹیم کو متن، ویڈیو، تصویر، یا آڈیو میں ہر ایک عنصر کی دستی طور پر شناخت اور انتساب کرنا چاہیے اور اسے تربیتی مقاصد کے لیے تیار کرنا چاہیے۔
ڈیٹاسیٹس کو نتائج کے ذریعے توثیق کی ضرورت ہوتی ہے۔ جب نتائج درست نہیں ہوتے ہیں، تو انہیں اصلاح کے لیے دستی طور پر ایڈجسٹ کرنا پڑتا ہے۔ آپ کے عزائم اور ڈیٹا کی دستیابی کے پیمانے کی بنیاد پر، آپٹیمائزیشن ورک فلو کے متعدد راؤنڈ نہ صرف مہنگے بلکہ تھکا دینے والے اور وقت طلب بھی ہوسکتے ہیں۔
ملازم ٹرن اوور کے اخراجات
ملازمین تنظیموں کو چھوڑنے کے پابند ہیں چاہے کام کا کلچر کتنا ہی خوشگوار ہو۔ دن کے اختتام پر، ذاتی عزائم اور اطمینان ملازمین کے لیے ایک ترجیح بن جاتا ہے۔ اگرچہ یہ فلسفیانہ طور پر درست ہے، مالیاتی طور پر، یہ کاروباری مالکان اور آپریٹرز کے لیے ایک اہم نقصان ہے۔
جب ملازمین اکثر آپ کی تنظیم میں شامل ہوتے ہیں اور چھوڑ دیتے ہیں، تو آپ ان کے آن بورڈنگ، تربیت، اور یہاں تک کہ باہر نکلنے پر پیسہ خرچ کرتے ہیں۔ سب سے بری بات یہ ہے کہ آپ کو شروع سے اپنے ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تشریح کی تکنیک کے بارے میں ایک نیا وسیلہ سکھانا ہوگا۔ اگر وہ آہستہ آہستہ سیکھتے ہیں، تو وہ نتائج کو کم کریں گے اور اضافی ڈیٹا کی درستگی کی اصلاح کے اخراجات کو متحرک کریں گے۔
ختم کرو
اندرون ملک سے متعلق اخراجات ڈیٹا کلیکشن براہ راست اور پوشیدہ اخراجات شامل ہیں۔ یاد رکھیں کہ پیچیدہ عمل کے درمیان، آپ کو اپنی پروڈکٹ کو تیار کرنا، کمپنی کو فروغ دینا، اور مارکیٹ میں جانے کی حکمت عملی تیار کرنی ہے۔
تمام پریشانیوں سے بچنے کے لیے، ہم ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تشریح کے ماہرین سے رابطے میں رہنے کی تجویز کرتے ہیں۔ شیپ میں، ہمارے پاس سب سے وسیع ڈیٹا نیٹ ورک ہاتھ میں ہے، جس سے ہمارے لیے مخصوص مارکیٹ کے حصوں اور آبادیاتی اعداد و شمار سے ڈیٹاسیٹس کا ذریعہ بنانا آسان ہو جاتا ہے۔ ہم تشریح شدہ ڈیٹا بھی فراہم کرتے ہیں تاکہ آپ اسے براہ راست تربیتی مقاصد کے لیے استعمال کر سکیں۔
رابطے میں آئیں آج ہمارے ساتھ.
